简介
本书介绍了六种改进的灰色分析算法，分别从算法背景、算法应用领域、算法流程、算法计算步骤、算法实例和算法拓展等方面进行了描述，详细介绍了每种算法在MATLAB计算平台上的实现过程，并且给出了源代码，力求向读者展示灰色分析相关领域的最新研究动态，希望能为从事相关研究的广大读者提供参考，能对灰色分析技术的发展起到推动作用。 本书可作为高等院校、科研院所和企事业单位的科技工作者进行数据分析、预测，进而进行科学决策时的参考书。
目录
第1章 灰色系统数据分析 1
1.1 基本概念 1
1.2 基本原则 2
1.3 基本方法 4
1.3.1 系统研究内容 4
1.3.2 关联度分析 10
1.3.3 生成数 11
1.3.4 GM(1, 1)模型 13
1.4 MATLAB简介 17
1.5 MATLAB工作界面 19
第2章 多层次灰色评估分析算法 23
2.1 模型算法背景描述 23
2.2 算法应用领域 23
2.3 算法流程 24
2.4 算法步骤 24
2.5 算法实例 27
2.6 程序实现和运行说明 28
第3章 星座聚类分析算法 43
3.1 模型算法背景描述 43
3.2 算法应用领域 43
3.3 算法流程 44
3.4 算法步骤 44
3.5 算法实例 47
3.6 程序实现和运行说明 50
3.7 算法拓展——最优分割原理 66
第4章 灰色动态GM模型分析算法 69
4.1 模型算法背景描述 69
4.2 算法应用领域 69
4.3 算法流程 70
4.4 算法步骤 71
4.5 算法实例 73
4.6 程序实现和运行说明 76
4.7 算法拓展 92
第5章 等维灰数递补动态模型算法 95
5.1 模型算法背景描述 95
5.2 算法应用领域 95
5.3 算法流程 96
5.4 算法步骤 96
5.5 算法实例 97
5.6 程序实现和运行说明 97
第6章 残差周期修正模型算法 111
6.1 模型算法背景描述 111
6.2 算法应用领域 111
6.3 算法流程 112
6.4 算法步骤 112
6.5 算法实例 113
6.6 程序实现和运行说明 116
第7章 滚动预测模型算法 145
7.1 模型算法背景描述 145
7.2 算法应用领域 145
7.3 算法流程 145
7.4 算法步骤 146
7.5 算法实例 147
7.6 程序实现和运行说明 148
参考文献 162
1.1 基本概念 1
1.2 基本原则 2
1.3 基本方法 4
1.3.1 系统研究内容 4
1.3.2 关联度分析 10
1.3.3 生成数 11
1.3.4 GM(1, 1)模型 13
1.4 MATLAB简介 17
1.5 MATLAB工作界面 19
第2章 多层次灰色评估分析算法 23
2.1 模型算法背景描述 23
2.2 算法应用领域 23
2.3 算法流程 24
2.4 算法步骤 24
2.5 算法实例 27
2.6 程序实现和运行说明 28
第3章 星座聚类分析算法 43
3.1 模型算法背景描述 43
3.2 算法应用领域 43
3.3 算法流程 44
3.4 算法步骤 44
3.5 算法实例 47
3.6 程序实现和运行说明 50
3.7 算法拓展——最优分割原理 66
第4章 灰色动态GM模型分析算法 69
4.1 模型算法背景描述 69
4.2 算法应用领域 69
4.3 算法流程 70
4.4 算法步骤 71
4.5 算法实例 73
4.6 程序实现和运行说明 76
4.7 算法拓展 92
第5章 等维灰数递补动态模型算法 95
5.1 模型算法背景描述 95
5.2 算法应用领域 95
5.3 算法流程 96
5.4 算法步骤 96
5.5 算法实例 97
5.6 程序实现和运行说明 97
第6章 残差周期修正模型算法 111
6.1 模型算法背景描述 111
6.2 算法应用领域 111
6.3 算法流程 112
6.4 算法步骤 112
6.5 算法实例 113
6.6 程序实现和运行说明 116
第7章 滚动预测模型算法 145
7.1 模型算法背景描述 145
7.2 算法应用领域 145
7.3 算法流程 145
7.4 算法步骤 146
7.5 算法实例 147
7.6 程序实现和运行说明 148
参考文献 162
灰色分析技术及程序实现
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